⾦融機関の⾃⼰成⻑をサポートする「⾦融データ活⽤組織チェックシート」
中村義幸（株式会社セブン銀⾏コーポレート・トランスフォーメーション部⻑）⾦融データ活⽤推進協会
⾦融データ活⽤推進協会は、「⾦融データで⼈と組織の可能性をアップデートしよう」
をミッションに掲げ、実務⽬線で業界横断のデータ活⽤を推進する⽬的で、2022 年 4⽉ 25 ⽇に設⽴された。2023 年 7 ⽉末時点で会員は約 160 社、会員の半数以上は⾦融機関であり、実務的な交流を期待して新規⼊会が現在も続いている。
本協会は、⾦融機関が「在るべき⾦融データ活⽤組織」に向かっていけるよう、主に３つの施策に取り組んでいる。１つ⽬は⾦融データ活⽤の実務ノウハウを盛り込んだ教科書「⾦融 AI 成功パターン」の出版、２つ⽬は⼈材育成・⼈材発掘を⽬的とした業界横断の⾦融データ分析コンペの開催、３つ⽬は⾦融機関のデータ活⽤レベルの⾃⼰成⻑をサポートするセルフチェックシートの策定である。本稿では、筆者が本協会の標準化委員⻑代⾏として関与した３つ⽬の施策について、セブン銀⾏における具体的な取組みも交えて紹介する。
なお、本稿は 8 ⽉ 10 ⽇号の岡⽥拓郎⽒（⾦融データ活⽤推進協会代表理事）の寄稿と連動している。前号（⽣成 AI 誕⽣による⾦融データ活⽤の本格化の兆し）では上記の最初の２施策を紹介しており、未読の⽅は本稿と併せて参照頂きたい。

⾦融機関のデータ活⽤の現状と課題
⾦融機関は、他の業界に⽐べ提供サービスや業務の IT 化が進んでいるため、膨⼤かつ品質の⾼いデータが蓄積されている。したがって、本来は昨今の AI・データ関連の技術やツールの進化を受け、さまざまな分野で⾼度なデータ活⽤により⼤きな恩恵を受けられるはずだが、実際のところそういった⾦融機関は限定的なようだ。
⾦融機関のデータ活⽤の始め⽅は⼆つある。⼀つは、内部⼈材が外部研修や独学でデータサイエンスを学び、⾃社の提供サービスや業務の課題解決に AI・データを活⽤する⽅法である。この⽅法で成功するためには、(1)すでにビジネススキル（業務を可視FERI INFORMATION (23.8.25)
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1化して課題を設定できるスキル）を持っていてデータサイエンスの素養もある⼈材が存在すること、また、(2)この⼈材にデータ活⽤を専任させ、全⾯的にバックアップできる組織⽂化を整えておくことが条件となる。データ活⽤はデータサイエンススキルだけでは進まない。しっかりとビジネス効果を発揮するためには、どんなビジネス課題をAI・データで解決するのかという課題設定が最も重要になる。⽬的はビジネス課題を解くことであり、AI・データはその解決⼿段に過ぎない。内部化に重きを置いた⼿法では、課題設定の重要さとデータサイエンススキルの内部蓄積を意識したものとなっている。
もう⼀つの⽅法は、コンサルや IT ベンダーなど外部リソースを活⽤して始める⽅法である。この場合、内部⼈材に伴⾛してもらう形で外部リソースを活⽤するとうまくいく。セブン銀⾏のデータ活⽤もこのやり⽅で始まった。ただし、外部リソースに任せっきりにしてしまうと、内部⼈材が育たず単発の取組みで終わってしまうケースが多いことが課題であり、これには別途⼿当てが必要となる。
⾦融データ活⽤推進協会において、様々な⾦融機関と情報交換を⾏っていくなかで、⾦融機関のデータ活⽤の現状は次の３つに整理できることが分かった。１つ⽬は、(1)課題設定、(2)データ分析/AI 構築、(3)ビジネス効果検証、(4)次のアクション、というデータ活⽤サイクルをうまく回すことで、データ活⽤が定着し、スパイラル的にレベルアップしているケース。２つ⽬は、１サイクル回したものの、ビジネス効果が出ず、データ活⽤に失望し、次に何をすればよいか分からなくなり停滞しているケース。３つ⽬
は、データ活⽤を始めようと思っているものの、何から着⼿すればよいか分からないケースである。データ活⽤を始めるためにはどんなことを検討する必要があるのかという最初の１歩⽬の悩み、１サイクル回した後、次にどういった取組みがあり得るのかという２歩⽬の悩み、こういった悩みに対してデータ活⽤のお⼿本のようなものが求められているのではないだろうか。
その⼀つの⼿がかりとして、セブン銀⾏のデータ活⽤を紹介する。セブン銀⾏は、データ活⽤の経験に関する情報提供に積極的に取り組んでおり、この経験が業界貢献に繋がるのであればと考え、⾦融データ活⽤推進協会の標準化委員会での活動を開始した経緯がある。本稿もそうした動機から執筆している。

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Copyright ©2023 SBI Financial and Economic Research Institute Co., Ltd. All rights reserved2セブン銀⾏では、最初の１サイクル⽬で体制作りやデータ活⽤の⼀連の流れを学んだ。
⼀⽅で、明確なビジネス効果を得られるまでには⾄らなかった。主⼒ビジネスである
ATM ビジネスの⼀部 KPI を予測するという課題設定を⾏っていたが、その際どのようなビジネス効果を期待するかという視点が⽋けていたためである。課題設定の重要さを⾝をもって学ぶ経験となった。２サイクル⽬では、AI で何を予測するかに加え、予測結果を活⽤してどんな打ち⼿を実⾏するかまで企画段階で練り上げた。また、今後の AI活⽤の継続性も⾒据え、簡易ではあるがセキュリティ対策も完備したデータ分析環境を構築し、本格的な AI を構築した。その結果、打ち⼿ありきで AI 活⽤を企画すればしっかりとビジネス効果を得られることが確認でき、データ活⽤の⼿応えを得ることができた。現在ではデータ活⽤専担の組織を作り、データサイエンティストを増やし、複数のデータ活⽤テーマを同時並⾏で⽴ち上げている。

⾦融データ活⽤組織チェックシートの策定・公表
標準化委員会は、⾦融データ活⽤組織チェックシートを策定し、2023 年 6 ⽉ 28 ⽇に公表した（『⾦融データ活⽤組織チェックシート』 公開および⼊⼿⽅法について）。チェックシートの策定⽬的は⼆つある。⼀つは、⾦融機関がデータ活⽤状況をセルフチェックして⾃社の現在地を把握し、次に取るべきアクションや今後のレベルアップ⽅針を検討できるようにすることである。もう⼀つは、⾦融データ活⽤推進協会にてセルフチェック結果を収集して国内⾦融機関のデータ活⽤進捗度として可視化し、業界全体のレベルアップを促すことだ。（図表１）

図表１

⾦融データ活⽤組織チェックシートの⽬的

出所：⾦融データ活⽤推進協会「⾦融データ活⽤組織チェックシート概説」

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Copyright ©2023 SBI Financial and Economic Research Institute Co., Ltd. All rights reserved3標準化委員会は、銀⾏や証券、保険、カード、リースなど各業界の検討委員と、AI スタートアップやコンサルティング企業などのアドバイザーによる全 27 社で構成されている。いずれも業界を代表する有識者が集結し、チェックシートを策定するために半年間にわたって活発な議論を重ねた。アドバイザーが各業界での知⾒・経験を⽤いてチェックシートの素案を作成し、検討委員は⾃社での具体的な取組事例や成功・失敗体験を標準化委員会内で共有しながら、チェックシートをより良くするために積極的に意⾒を述べた。⾃社内でのデータ活⽤の取り組みに課題意識を抱えていた有志が集まっているだけあって貢献意欲は⾼く、全員が主体的に議論に参加した。各業界の公式な協会がイニシアティブをとる案件は数多くあるが、それらとは異なった⾮常に珍しい取り組みである。
このチェックシートの想定利⽤者は、⾦融機関に絞っている。⾦融機関にとって最も有効なチェックシートとするためだ。例えば、製造業と⾦融業では扱うデータが全く異なる。製造業では画像や⾳声など⾮構造化データが中⼼であるが、⾦融業では膨⼤な構造化データやプライバシー性の⾼い個⼈情報などを扱う。⾦融機関に絞り込む意義は明⽩だろう。実際に、完成したチェックシートを利⽤した⾦融機関からも好評をいただいている。
完成したチェックシートは、本協会会員へ先⾏公開し、特に⾦融機関である⼀般会員にはセルフチェック及びチェック結果の提出を依頼した。提出は任意であったが、⼀般会員の半数近くである 30 社からデータが提供された。予想を⼤きく上回る提出率であり、会員⾦融機関のデータ活⽤に対する関⼼の⾼さと本協会の取り組みに関する評価がうかがえる。今後もデータを集計してベンチマークとして利⽤していきたいと考えている（図表２）。本テスト結果は、協会の Web サイトから参照できる。

図表２

FDUA ベンチマーク

出所：⾦融データ活⽤推進協会「⾦融データ活⽤組織チェックシート概説」

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Copyright ©2023 SBI Financial and Economic Research Institute Co., Ltd. All rights reserved4標準化委員会の今後標準化委員会では、チェックシートの認知度向上やセルフチェック結果データの収集拡⼤を⾏いながら、ベンチマークの有⽤性をより⾼めていきたいと考えている。加えて、チェックシートそのものも内容を充実させ、セルフチェックによりユーザーがより多くの気付きを得られるようにアップデートしていきたい。また、現状、データ分析プロセスや AI 開発プロセスは、システム開発のように広く標準化されたものがないので、業界全体のデータ関連業務の⾼度化・効率化に直接寄与する取組みとして、これらのプロセスの標準化も新たに企画することを考えている。
こういった標準化の取組みは、新しい技術が⽣まれると必ず必要になるものであり、⽣成 AI についても同様である。⽇本の⾦融機関の AI・データ活⽤がグローバルでもトップクラスになるよう、業界横断の取組みを今後⼀層拡⼤していく。
以 上

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